論文の概要: SKATE: A Natural Language Interface for Encoding Structured Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10597v2
- Date: Fri, 11 Dec 2020 01:01:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 07:23:49.831190
- Title: SKATE: A Natural Language Interface for Encoding Structured Knowledge
- Title（参考訳）: SKATE:構造化知識をエンコードするための自然言語インタフェース
- Authors: Clifton McFate, Aditya Kalyanpur, Dave Ferrucci, Andrea Bradshaw,
Ariel Diertani, David Melville, Lori Moon
- Abstract要約: 自然言語(NL)アプリケーションでは、NLインターフェースが解釈できるものと、素人が表現する方法を知っているものの間には、しばしばミスマッチがある。
この研究は、連続して自動生成された半構造化テンプレートを通して自然言語入力を精製することで、このミスマッチを減らす新しい自然言語インタフェースを記述する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7296147370114183
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In Natural Language (NL) applications, there is often a mismatch between what
the NL interface is capable of interpreting and what a lay user knows how to
express. This work describes a novel natural language interface that reduces
this mismatch by refining natural language input through successive,
automatically generated semi-structured templates. In this paper we describe
how our approach, called SKATE, uses a neural semantic parser to parse NL input
and suggest semi-structured templates, which are recursively filled to produce
fully structured interpretations. We also show how SKATE integrates with a
neural rule-generation model to interactively suggest and acquire commonsense
knowledge. We provide a preliminary coverage analysis of SKATE for the task of
story understanding, and then describe a current business use-case of the tool
in a specific domain: COVID-19 policy design.
- Abstract（参考訳）: 自然言語(NL)アプリケーションでは、NLインターフェースが解釈できるものと、素人が表現する方法を知っているものの間には、しばしばミスマッチがある。
本研究は,自動生成された半構造化テンプレートを通じて自然言語入力を洗練することにより,このミスマッチを低減する新しい自然言語インタフェースについて述べる。
本稿では,神経意味構文解析器を用いてnl入力を解析し,再帰的に満たされた半構造化テンプレートを提案し,完全に構造化された解釈を生成する手法について述べる。
また、SKATEがニューラルルール生成モデルとどのように統合され、インタラクティブにコモンセンス知識を提案・取得するかを示す。
ストーリー理解のタスクのためにskateの予備カバレッジ分析を行い、そのツールの現在のビジネスユースケースを特定のドメイン、covid-19ポリシーデザインで記述します。
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